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CRNCY Group
Cientista de Decisão
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PythonSQL
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Por que este trabalho é importante
Cientista de Decisão
Em todo o mundo em desenvolvimento, o acesso ao crédito ainda depende de documentação que a maioria das pessoas não consegue apresentar. Um professor com seis anos no mesmo emprego. Um vendedor que administra a mesma barraca há uma década. Ambos com crédito, mas ilegíveis para um sistema construído para outra pessoa.
A CRNCY existe para fechar essa lacuna, usando a tecnologia para abrir portas para as pessoas que mais precisam. Cada regra que você escrever aqui decide quem passa.
Missão
Ajudar a CRNCY a se tornar a melhor subscritora de risco de crédito do mundo, utilizando dados não estruturados e alternativos. Operamos em mercados onde os clientes geralmente têm informações de crédito tradicionais limitadas. Nosso objetivo é tomar melhores decisões de empréstimo sob incerteza e melhorar continuamente a lucratividade ajustada ao risco.
A Estrutura
CRNCY · Remoto · Contrato
- Você trabalhará diretamente com nossa liderança de crédito e finanças e com o fundador. Caminho curto da análise para a decisão.
- Propriedade real desde o primeiro dia, em vários mercados.
O que você fará
- Analisar o desempenho do portfólio e identificar oportunidades para melhorar a lucratividade por meio da estratégia de crédito.
- Modelar a probabilidade de reembolso, inadimplência e fraude a partir de dados incompletos e alternativos, e construir a inferência estatística por trás disso.
- Transformar essa análise nas próprias regras de crédito: estratégia de aprovação, requisitos de subscrição, dimensionamento do primeiro empréstimo e segmentação de clientes.
- Otimizar os requisitos de subscrição e reduzir o atrito desnecessário para o cliente.
- Projetar e avaliar experimentos para melhorar os resultados de empréstimos.
- Quantificar as compensações entre crescimento, risco, experiência do cliente e lucratividade.
- Traduzir a análise em recomendações práticas de subscrição e portfólio.
Você realiza este trabalho sozinho. Não há equipe de análise para delegar. Você formula a pergunta, constrói a análise e é responsável pela decisão resultante.
Como Trabalhamos
- Honestos e diretos. O feedback aqui é direto e imediato. Você o receberá e esperamos o mesmo de volta.
- Sem medo de errar. A maioria das coisas que você testar não funcionará. Preferimos executar o experimento e descobrir do que defender uma regra que ninguém questionou.
- Comprometidos com a excelência. Altos padrões, aplicados a nós mesmos antes de qualquer outra pessoa.
- Dedicados ao cliente. A pessoa do outro lado da decisão é o motivo pelo qual o trabalho importa.
O Tipo de Pessoa que Precisamos
Você pensa naturalmente em probabilidades, compensações e valor esperado.
Você se sente desconfortável com regras que existem apenas porque "sempre fizemos assim". Você instintivamente pergunta:
- Qual a probabilidade desse resultado?
- Qual o custo se ele ocorrer?
- Qual o custo para evitá-lo?
- O risco vale a recompensa?
- Qual a decisão economicamente racional?
Você não está apenas interessado em previsão. Você está interessado na qualidade da decisão.
Você usou dados e raciocínio probabilístico para tomar ou influenciar decisões de negócios importantes, avaliou compensações entre objetivos concorrentes sob incerteza, aplicou julgamento analítico em vez de depender apenas de regras ou modelos predefinidos, traduziu análises em decisões e recomendações de negócios práticas, e foi responsável pelos resultados de negócios dessas decisões.
Experiência Ideal
O candidato ideal trabalhou em ambientes onde as decisões precisavam ser tomadas sob incerteza usando dados incompletos ou imperfeitos.
Experiência em pelo menos uma das seguintes áreas: estratégia ou análise de portfólio, estratégia de subscrição, estratégia de empréstimos, gestão de risco, ou outra função analítica envolvendo tomada de decisão de alta consequência sob incerteza.
Graduação em universidade de renome em Ciência de Decisão, Pesquisa Operacional, Matemática Aplicada, Estatística, Economia, Engenharia ou Ciência da Computação com cursos quantitativos significativos.
Capacidades Técnicas
Este não é um papel puro de pesquisa em ciência de dados. No entanto, você deve ser técnico o suficiente para trabalhar com dados, testar suposições e responder a perguntas práticas de modelagem.
Capacidades úteis incluem
- SQL e Python em nível de análise e modelagem, incluindo escrever seu próprio código.
- Probabilidade, estatística, segmentação, modelagem preditiva e análise de valor esperado.
- Regressão logística, scorecards, XGBoost, LightGBM ou modelos práticos semelhantes.
- Backtesting, validação out-of-time, design de experimentos e análise de poder, e disciplina de validação limpa, incluindo prevenção de vazamento de dados.
Fluência em inglês é necessária.
É necessária sobreposição diária significativa com as Américas.
Candidatos fortes podem ter experiência com:
- Ciência de decisão, otimização de risco, estratégia de empréstimos ou economia de portfólio.
- Segmentação de clientes, análise de valor esperado, retornos ajustados ao risco ou otimização de preços.
- Risco de crédito, análise de subscrição, scorecards, probabilidade de inadimplência, inadimplência no primeiro pagamento, perda esperada ou análise de comportamento de reembolso.
- Trabalho relacionado a risco de seguros, como precificação atuarial, análise de subscrição, seleção de risco, previsão de perdas, análise de sinistros, detecção de fraudes ou precificação baseada em risco.
- Dados alternativos, dados comportamentais, dados não estruturados, ambientes de clientes com histórico de crédito limitado (thin-file), análise de coorte, análise de vintage, perda esperada, valor de vida do cliente ou acompanhamento de desempenho de portfólio.
- Experimentação, inferência causal, testes A/B, testes campeão/desafiante, testes bayesianos ou simulação de Monte Carlo.
- Uso de dados internos complexos para melhorar decisões de negócios reais.
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